python爬虫之利用selenium+opencv识别滑动验证并模拟登陆知乎功能 python爬虫之利用selenium+opencv识

滑动验证距离分别获取验证码背景图和滑块图两张照片，然后利用opencv库，通过高斯模糊和Canny算法进行处理，然后通过matchTemplate方法进行两张图的匹配，获得滑动距离。需要注意的是，知乎验证码在进行操作的时候，需要在原有基础上再向右偏移10px距离

def get_distance(self, bg_img_path='./bg.png', slider_img_path='./slider.png'):"""获取滑块移动距离"""# 背景图片处理bg_img = cv.imread(bg_img_path, 0)# 读入灰度图片bg_img = cv.GaussianBlur(bg_img, (3, 3), 0)# 高斯模糊去噪bg_img = cv.Canny(bg_img, 50, 150)# Canny算法进行边缘检测# 滑块做同样处理slider_img = cv.imread(slider_img_path, 0)slider_img = cv.GaussianBlur(slider_img, (3, 3), 0)slider_img = cv.Canny(slider_img, 50, 150)# 寻找最佳匹配res = cv.matchTemplate(bg_img, slider_img, cv.TM_CCOEFF_NORMED)# 最小值，最大值，并得到最小值, 最大值的索引min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res)# 例如：(-0.05772797390818596, 0.30968162417411804, (0, 0), (196, 1))top_left = max_loc[0]# 横坐标return top_left

滑块运动轨迹模拟人的行为，到缺口位置时，继续向后滑动一段距离，然后再回退到准确位置

def get_tracks(self, distance):'''滑动轨迹 '''tracks = []v = 0t = 0.2# 单位时间current = 0# 滑块当前位移distance += 10# 多移动10px,然后回退while current < distance:if current < distance * 5 / 8:a = random.randint(1, 3)else:a = -random.randint(2, 4)v0 = v# 初速度track = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)# 单位时间（0.2s）的滑动距离tracks.append(round(track))# 加入轨迹current += round(track)v = v0 + a * t#回退到大致位置for i in range(5):tracks.append(-random.randint(1, 3))return tracks

鼠标滑动操作通过selenium中的鼠标动作链，按照滑动轨迹进行滑动

def mouse_move(self,slide,tracks):'''鼠标滑动'''#鼠标点击滑块并按照不放ActionChains(self.driver).click_and_hold(slide).perform()#按照轨迹进行滑动，for track in tracks:ActionChains(self.driver).move_by_offset(track, 0).perform() ActionChains(self.driver).release(slide).perform()

规避知乎selenium检测使用selenium自动化测试爬取知乎的时候出现了：错误代码10001：请求异常请升级客户端后重新尝试，这个错误的产生是由于知乎可以检测selenium自动化测试的脚本
使用chrome的远程调试模式结合selenium来遥控操作chrome进行抓取，这样就会规避selenium被网站检测到
添加环境变量将chrome.exe的目录添加到系统环境变量，比如C:\Program Files\Google\Chrome\Application，这样就可以直接在命令行输入chrome.exe启动浏览器
打开cmd窗口，执行命令

chrome.exe --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="E:\eliwang\selenium_data"

注意端口不要被占用，user-data-dir用来指明配置文件的路径，自定义
此时会开启浏览器，并打开一个新的标签页
selenium接管的主要代码

options.add_experimental_option("debuggerAddress", "127.0.0.1:9222")

关闭浏览器窗口 1、使用浏览器对象的close（）方法，quit（）方法不行。
2、手动打开，手动关闭
完整登陆代码

# coding:utf-8import cv2 as cvimport timeimport randomfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait as WAITfrom selenium.webdriver import ActionChainsfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom urllib.request import urlretrieveclass Zhihu_login:'''知乎模拟登陆'''def __init__(self):options = webdriver.ChromeOptions()#操控chrome浏览器options.add_experimental_option("debuggerAddress", "127.0.0.1:9222")self.driver = webdriver.Chrome(options=options)self.wait = WAIT(self.driver, 5)self.url = 'https://www.zhihu.com/'self.bg_img_path = './bg.png'self.slider_img_path = './slider.png'def run(self):'''执行入口'''self.driver.get(self.url)try:if WAIT(self.driver,3).until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'Popover15-toggle'))):print('登陆成功')self.save_cookie()self.driver.close()except:# 切换到密码登陆self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[contains(@class,"SignFlow-tabs")]/div[2]'))).click()name_input = self.driver.find_element_by_name('username')name_input.clear()name_input.send_keys('账号')pass_input = self.driver.find_element_by_name('password')pass_input.clear()pass_input.send_keys('密码')self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//button[@type="submit"]'))).click()# 点击登陆按钮time.sleep(1)#进行滑动验证，最多尝试5次重新验证if self.slide_verify():print('登陆成功')self.save_cookie()self.driver.close()else:print('第1次登陆失败')for i in range(4):print('正在尝试第%d次登陆'%(i+2))if self.slide_verify():print('第%d次登陆成功'%(i+2))self.save_cookie()self.driver.close()returnprint('第%d次登陆失败' % (i + 2))print('登陆失败5次，停止登陆')self.driver.close()def slide_verify(self):'''滑动验证'''slider_button = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//div[@class="yidun_slider"]')))self.bg_img_url = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//img[@class="yidun_bg-img"]'))).get_attribute('src')# 获取验证码背景图urlself.slider_img_url = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH, '//img[@class="yidun_jigsaw"]'))).get_attribute('src')# 获取验证码滑块图urlurlretrieve(self.bg_img_url, self.bg_img_path)urlretrieve(self.slider_img_url, self.slider_img_path)distance = self.get_distance(self.bg_img_path, self.slider_img_path)distance += 10# 实际移动距离需要向右偏移10pxtracks = self.get_tracks(distance)self.mouse_move(slider_button,tracks)try:element = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'Popover15-toggle')))except:return Falseelse:return Truedef save_cookie(self):cookie = {}for item in self.driver.get_cookies():cookie[item['name']] = item['value']print(cookie)print('成功获取登陆知乎后的cookie信息')def mouse_move(self,slide,tracks):'''鼠标滑动'''#鼠标点击滑块并按照不放ActionChains(self.driver).click_and_hold(slide).perform()#按照轨迹进行滑动，for track in tracks:ActionChains(self.driver).move_by_offset(track, 0).perform()ActionChains(self.driver).release(slide).perform()def get_distance(self, bg_img_path='./bg.png', slider_img_path='./slider.png'):"""获取滑块移动距离"""# 背景图片处理bg_img = cv.imread(bg_img_path, 0)# 读入灰度图片bg_img = cv.GaussianBlur(bg_img, (3, 3), 0)# 高斯模糊去噪bg_img = cv.Canny(bg_img, 50, 150)# Canny算法进行边缘检测# 滑块做同样处理slider_img = cv.imread(slider_img_path, 0)slider_img = cv.GaussianBlur(slider_img, (3, 3), 0)slider_img = cv.Canny(slider_img, 50, 150)# 寻找最佳匹配res = cv.matchTemplate(bg_img, slider_img, cv.TM_CCOEFF_NORMED)# 最小值，最大值，并得到最小值, 最大值的索引min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(res)# 例如：(-0.05772797390818596, 0.30968162417411804, (0, 0), (196, 1))top_left = max_loc[0]# 横坐标return top_leftdef get_tracks(self, distance):'''滑动轨迹 '''tracks = []v = 0t = 0.2# 单位时间current = 0# 滑块当前位移distance += 10# 多移动10px,然后回退while current < distance:if current < distance * 5 / 8:a = random.randint(1, 3)else:a = -random.randint(2, 4)v0 = v# 初速度track = v0 * t + 0.5 * a * (t ** 2)# 单位时间（0.2s）的滑动距离tracks.append(round(track))# 加入轨迹current += round(track)v = v0 + a * t#回退到大致位置for i in range(5):tracks.append(-random.randint(1, 3))return tracksif __name__ == '__main__':Zhihu_login().run()

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